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实验室误差分析大全 是时候让送检人知道了
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误差是客观存在的，用它可以衡量检测结果的准确度，误差越小，检测结果的准确度越高。
　　第一部分 误差理论简介
　　在日常检测工作中，我们虽然有最好的检验方法、有检定合格的仪器设备、有满足检验要求的环境条件和熟悉检验工作的操作人员，但是，得到的检验结果却往往不可能是绝对准确的，即使是同一检测人员对同一检测样品、对同一项目的检测，其结果也不会完全一样，总会产生这样或那样的差别，也就是说，任何物理量的测定，都不可能是绝对准确的，在测得值与真实值之间总是或多或少的存在着差别，这就是误差。
　　误差是客观存在的，用它可以衡量检测结果的准确度，误差越小，检测结果的准确度越高。
　　一 、术语和定义
　　1准确度
　　准确度指，检测结果与真实值之间相符合的程度。(检测结果与真实值之间差别越小，则分析检验结果的准确度越高)
　　2 精密度
　　精密度指，在重复检测中，各次检测结果之间彼此的符合程度。(各次检测结果之间越接近，则说明分析检测结果的精密度越高)
　　3 重复性
　　重复性指，在相同测量条件下，对同一被测量进行连续、多次测量所得结果之间的一致性。
　　重复性条件包括：相同的测量程序、相同的测量者、相同的条件下，使用相同的测量仪器设备，在短时间内进行的重复性测量。
　　4 再现性(复现性)
　　在改变测量条件下，同一被测量的测定结果之间的一致性。
　　改变条件包括：测量原理、测量方法、测量人、参考测量标准、测量地点、测量条件以及测量时间等。
　　如，实验室资质认定现场操作考核的方法之一：样品复测即是样品再现性(复现性)的一种考核、样品复测包括对盲样(即标准样品)的检测，也可以是对检验过的样品、在有效期内的再检测。或是原检测人员或是重新再安排检测人员。※ 通常再现性或复现性好，意味着精密度高。精密度是保证准确度的先决条件，没有良好的精密度就不可能有高的的准确度，但精密度高准确度不一定高;反之，准确度高，精密度必然好。
　　二 、误差的种类、来源和消除
　　根据误差的来源和性质，误差可以分为以下几种：
　　1 系统误差(又称规律误差)
　　1.1系统误差的定义
　　※ 系统误差是指，在偏离检测条件下，按某个规律变化的误差。
　　※ 系统误差是指，同一量的多次测量过程中，保持恒定或可以预知的方式变化的测量误差。
　　1.2 系统误差的特点
　　系统误差又称可测量误差，它是由检测过程中某些经常性原因引起的，再重复测定中会重复出现，它对检测结果的影响是比较固定的。
　　1.3系统误差的主要来源
　　a)方法误差
　　主要由于检测方法本身存在的缺陷引起的。如重量法检测中，检测物有少量分解或吸附了某些杂质、滴定分析中，反应进行的不完全、等当点和滴定终点不一致等;
　　b)仪器误差
　　由仪器设备精密度不够，引起的的误差。如天平(特别是电子天平，在0.1-0.9mg之间)、砝码、容量瓶等;
　　C)试剂误差
　　试剂的纯度不够、蒸馏水中含的杂质，都会引起检测结果的偏高或偏低;
　　d)操作误差
　　由试验验人员操作不当、不规范所引起的的误差。如，有的检验人员对颜色观察不敏感，明明已到等当点、颜色已发生突变，可他却看不出来;或在容量分析滴定读数时，读数时间、读数方法都不正确，按个人习惯而进行的操作。
　　1.4 系统误差的消除
　　a)对照试验
　　即用可靠的分析方法对照、用已知结果的标准试样对照(包括标准加入法)，或由不同的实验室、不同的分析人员进行对照等。(实验室资质认定要求做比对计划，如人员比对、样品复测及实验室之间的比对等都属于比对试验)。
　　b)空白试验
　　即在没有试样存在的情况下，按照标准检测方法的同样条件和操作步骤进行试验，所得的结果值为空白值，最终，用被测样品的检验结果减去空白值，即可得到比较准确的检测结果。(即实测结果=样品结果-空白值)(再例：重量法中的空白坩埚)。
　　c)校正试验
　　即对仪器设备和检验方法进行校正，以校正值的方式，消除系统误差。
　　被测样品的含量 = 样品的检测结果 × 标样含量/标样检测结果
　　公式中：标样含量/标样检测结果 ― 即校正系数K
　　例题：若样品的检测结果为5.24，为验证结果的准确性，检测时带一标准样品，已知标准样品含量为1.00，则检测的结果可能出现三种情况：
　　a)检测结果 > 1.00 假设标样(标物)检测结果为：1.05
　　b)检测结果 = 1.00 假设标样(标物)检测结果为：1.00
　　c)检测结果 < 1.00 假设标样(标物)检测结果为：0.95
　　校正系数K分别为：
　　a)校正系数为：K = 1.00÷1.05 =0.95
　　(检测结果>标准值，则校正系数<1)
　　b)校正系数为：K = 1.00÷1.00 =1.00
　　(检测结果 = 标准值，则校正系数=1)
　　c)校正系数为：K = 1.00÷0.95 =1.05
　　(检测结果1
　　通过校正后，其真实结果应分别为：
　　a)5.24 ×0.95 =4.978 &#
　　(点评：∵ 标样检测结果高于标样明示值，则说明被检样品检测结果也同样偏高，&#8756;为了接近真值，用<1的校正系数进行较正，其结果肯定比原检测值低)
　　b)5.24 ×1.00 =5.240 = 5.24
　　c) 5.24 ×1.05 =5.502 &#
　　(点评：∵ 标样检测结果低于标样明示值，则说明被检样品检测结果也同样偏低，&#8756;为了接近真值，用>1的校正系数进行较正，其结果肯定比原检测值高)
　　【检测结果的校正非常重要，特别是在检测结果的临界值时，加入了校正系数后，结果的判定可能由合格&#8594不合格，也可能由不合格&#8594合格两种完全不同的结论，尤其是对批量产品的判定有着更重大的意义】
　　2 误差偶然(随机误差、不定误差)
　　2.1误差偶然(也称随机误差、不定误差)定义
　　偶然误差指，由于在测定过程中一系列有关因素微小的随机波动而形成的具有相互抵偿性的误差。
　　2.2 误差偶然(随机误差、不定误差)特点
　　误差偶然(随机误差、不定误差)特点就个体而言是不确定的，产生的的这种误差的原因是不固定的，它的来源往往也一时难以察觉，可能是由于测定过程中外界的偶然波动、仪器设备及检测分析人员某些微小变化等所引起的，误差的绝对值和符号是可变的，检测结果时大时小、时正时负，带有偶然性。但当进行很多次重复测定时，就会发现，误差偶然(随机误差、不定误差)具有统计规律性，即服从于正态分布。
　　如果用置信区间〔-△、△〕，来限制这条曲线(因为我们不可将试验无限次的做下去，即使做得再多，检测结果的误差愈来愈接近于零，但永远也不会等于零)，这样得到截尾正态分布，该正态分布图较好地描述了符合该类分布的偶然误差(随机误差，不定误差)出现的客观规律，且具有以下的基本性质(偶然误差的四性)。
　　a)单峰性：绝对直小的误差比绝对值大的误差，出现的机会多得多(&#177;1&#963;占68.3)
　　b)对称性：绝对值相等的正、负误差出现的概率相等;
　　c)有界性：在一定条件下，有限次的检测中，偶然误差的绝对值不会超出一定的界限;
　　d)抵偿性：相同条件下，对同一量进行检测，其偶然误差的平均值，随着测量次数的无限增加，而趋于零。
　　【抵偿性是偶然误差最本质的统计特性，凡有抵偿性的误差都可以按偶然误差处理】。
　　显然，从误差的曲线本身就提供了决定了这类误差的理论根据，即用在相同条件下的一系列测量数值的算术平均值来表示分析结果，这样的平均值是比较可靠的。但，在实际工作中，进行大量的、无限次的测定显然是不真实的。因而，必须根据实际情况、根据对检测结果要求的不同，采取适当的检测次数。
　　采用数理统计方法以证明：
　　标准偏差在&#177;1&#963;内的检测结果，占全部结果的68.3;
　　标准偏差在&#177;2&#963;内的检测结果，占全部结果的95.5;
　　准偏差在&#177;3&#963;内标的检测结果，占全部结果的99.7;
　　而误差>&#177;3&#963;内的检测结果，仅占全部结果的0.3;
　　而且，由正态分布曲线可以看出，&#963;3 > &#963;2 > &#963;1，&#963; 值愈小，曲线愈陡，偶然误差的分布愈密集，反之，&#963; 值愈大，曲线愈平坦，偶然误差的分布就愈分散。
　　3 粗大误差(简称粗差、也称过失误差、疏忽误差)
　　3.1粗大误差定义：
　　※ 粗大误差指，在一定测量条件下，测量值明显偏离实际值所形成的误差(亦称离群值)。
　　※ 粗大误差指，明显超出测定条件下预期的误差，即是明显歪曲检测结果的误差。
　　3.2粗大误差的来源
　　产生粗大误差的原因有主观因素，也有客观因素。例如，由于实验人员的疏忽、失误，造成检测时的错读、错记、错算或电压不稳
　　定到致使仪器波动导致检测结果出现的异常值等。含有粗大误差的检测结果成为“坏值”，坏值应想办法予以发现和剔除。
　　3.3粗大误差的消除
　　剔除粗大误差最常用的方法是莱依达(即3S)准则(3S即3倍的标准偏差)，该准则要求检测结果的次数不能小于10次，否则不能剔除任何“坏值”，对于非从事计量检测工作而言，进行检验10次以上的分析化学不太现实，因此，我们采取4 法和Q检验法。在后面将逐一以介绍。
　　以上我们较详细的介绍了系统误差、偶然误差及粗大误差。区别三类误差的主要依据是人们对误差的掌握程度和控制的程度，能掌握其数值变化规律的，则认为是系统误差;掌握其统计规律的，则认为偶然(随机)误差;实际上未掌握规律的认为是粗大误差。由于掌握和控制的程度受到需要和可能两方面的制约，当检测要求和观察范围不同时、掌握和控制的程度也不同，就会出现同一误差在不同的场合下属于不同的类别。因而，系统误差与偶然误差没有一条不可逾越的明显界限(只能是一个过渡区)。而且，两者在一定条件下可能互相转化。例如，某一产品，由于其用途不同其精度要求也不同，对于精度要求高的，出现的粗大误差，对于精度要求低的产品而言属于随机误差。同样，粗大误差和数值很大随机误差间的也没有明显的界限，也存在类似的转化。因而，如果想刻意的划定不同类别间的误差的界限，是没有必要的。
　　三 、误差理论在质量控制中的应用
　　利用误差理论对日常检验工作进行质量控制，有着重要的意义。如在《实验室资质认定评审准则》的5.7结果质量控制中的5.7.1提出了质量控制的几种方法：
　　a)定期使用有证标准物质,开展内部质量控制;
　　b)参加实验室之间的比对或能力试验;
　　c)使用不同的方法进行重复性检测;
　　d)对留存样品进行再检测;
　　e)分析同一样品不同特性结果的相关性。
　　3.1利用系统误差和偶然误差对日常检验工作进行质量控制
　　为保证检测结果的稳定性和准确性，通过用标准物质进行质量监控，具体的做法是：用一标准物质或用检测结果稳定、均匀的在有效期内的样品，在规定的时间间隔内，对同一(标物)样品进行重复检测，将检测结果汇成曲线，
　　通过坐标上检测点的结果，将其联成线，通过曲线可判定误差的类型：
　　a)假设我们每10天检测一次，共有10个点，而这10个点在标准值之间上下波动，无规律可言，则说明是偶然误差，是正常状态;
　　b)当检测的结果呈现出规律性，或在真值线以上、或在真值线以下、或呈现一条斜线，则视为出现了系统误差，这种情况下，应查找出现系统的原因，并找到消除系统误差的原因。
　　3.2参加实验室间比对和能力验证
　　a)实验室间比对
　　参加实验室之间的比对，也是进行质量控制的一种方法，在进行实验室比对时，应充分考虑比对样品的均匀度及稳定性，如果比对样品满足不了以上条件，则比对结果毫无意义。
　　b)能力验证是指，利用实验室检测数据的的比对，确定实验室从事特定测试活动的技术能力。能力验证一般由省级以上技术监督局或国家认监委组织。
　　3.3 使用不同的方法进行重复性检测
　　通过使用不同的检测方法，用同一样品、同一检测人员、相同环境条件下进行的重复性检测，以减少检测方法带来的系统误差。
　　3.4 对留存样品进行再检测
　　对留样进行再检测，即实验室资质认定现场考核方法之一，称之为“样品复测”。样品复测包括“盲样检测”即用已知结果的标准物质进行的检测;另一种样品复测的方法，即在样品的有效期内，对样品进行的再检测。样品的再检测是考核样品结果的复现性或再现性，即在不同时间、不同人员(也可是原检测人员)、不同地点及不同检测方法等，通过样品的复现性用以考核检测人员独立操作的能力，通过结果误差的分析，对实验室的质量进行有效控制。
　　3.5分析同一样品不同特性结果的相关性
　　每个产品或样品的各项结果都有相关性，正如人的正常高度和体重有一定的比例一样，当过重或过轻都不正常一样。如酱油的全氮与氨基酸态氮有一定的比例关系，其关系为正比关系、电流和电阻有一定的关系，其关系是反比关系一样，任何样品或产品不同特性结果都有相关性，通过特性结果的相关性，可判断产品的正常与否，正如一份发酵酒，如果它的固形物很低，而含糖量又符合要求，其特性结果的相关性存在问题，就应考虑产品的质量问题了。
　　第二部分 有效数字及其运算
　　一、 有效数字及其有效数字的保留
　　1 有效数字的定义
　　有效数字指，保留末一位不准确数字，其余数字均为准确数字。有效数字的最后一位数值是可疑值。
　　如：0.2014为四位有效数字，最末一位数值4是可疑值，而不是有效数值。
　　再如： 1g、1.000g其所表明的量值虽然都是1，但其准确度是不同的，其分别表示为准确到整数位、准确到小数点后第三位数值。因此有效数值不但表明了数值的大小，同时反映了测量结果的准确度。
　　2 有效数字的表留
　　由于有效数字最末一位是可疑值，而不是准确值。因此，计算过程中，计算的结果应比标准极限或技术指标规定的位数要求多保留一位，最后的报出值应与标准对定的位数相一致。
　　如：在标准的极限数值(或技术指标)的表示中，×× R95 表明结果要求保留到整数位。因此，计算结果一定要保留到小数点后一位，最后再修约到整数位，如计算结果为94.6报出结果为95(-);因为94.6结果的0.6为可疑值，要想保留到整数位结果为准确值，计算结果必须要多保留一位。
　　如，分析天平的分辨率为0.1mg(即我们常说的万分之一天平)，如果我们称取的量是10.4320g.，则实际的称取结果结果为10..0002g(万分之一的天平误差)。因为再精确的仪器设备都有误差，因此，在重量法中，如果检验方法中要求：直至恒重，即前后两次差不大于0.0002g即为恒重了。(讲电子天平的准确度)
　　如GB/T601-2002《化学试剂标准滴定溶液的制备》，要求保留4为有效数字，因此在标定计算结果中，应保留5位有效数字，最后再修约到4为有效数字(如果直接保留到4为有效数字，实际上是保留了三位有效数字，因最后一位是可疑值，则由标准溶液的浓度的不准确，会引进系统误差。
　　二 、“0” 在数字中的作用
　　“0”作为一个特殊的数字，在数值的不同的位置，有着不同的作用，只有明确了“0”在数字中的作用，才能更好的掌握有效数字及其加减乘除的运算规则。“0”在数字中不同的位置，有不用的作用，根据“0”在数字的位置，起三种作用。即定位(无效)、定值(有效)及不确定作用。
　　2.1 定位(无效)
　　当“0”在小数点后，又在数字之前(前提：小数点前为“0”)时，为定位。 如：0.0001(数字前4个零)0.02040(数字前2个零)均为定位作用;
　　2.2 定值(有效)
　　当“0”在小数点后的数值中间或数尾(前提：小数点前必为“0”)时。 如：0.020
　　当“0”在小数点后，而小数点前为非“0”时。 如1.000 1.0204
　　均为有效作用
　　2.3 不确定作用：当“0”在整数后。
　　如：4500有效数值是几位?回答是：不确定
　　将4500用三为有效数字表示：0.450×104 4.50×103
　　将4500用四为有效数字表示：0..00×102
[来源：互联网]
编辑：李学雷
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【求助】双因素的析因分析和重复性双因素方差分析有何区别？
页码直达：
这个帖子发布于3年零6天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
最好有实例。另外，重复性双因素方差分析+事后检验是否能直接对任意两组进行比较。不知道我说的大家是否看懂。
不知道邀请谁？试试他们
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伽利略 编辑于
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双因素 和 重复测量双因素----不同在于后者能够把总误差 再细分为 分组误差 和时间 误差，这样根据annova分析的思想 和时间有关的---与时间误差去比较 ，和时间无关---和分组误差去比较---无形中误差被拆分成两部分，而annova分析的思想是 如果一个作用的效能要大大于误差，那它肯定就不再是误差了是作用（相反，如果和误差差不多，那我们认为做个作用也就是误差嘛）----这样是不是更容易得出阳性结果呢，当然---为什么它有这个优势，因为它对同一个标本测了四次有点类似于配对的意思，加大检验效能。（所以，啰嗦一句，如果对老鼠先后测4次血，每次测完都杀掉一批，那就不是前后测量，明白吗）。-----但是重复测量它就不自由了，顺序不能颠倒，所以要做个球形检验，至少保证这四次相关系数差不多。多因素重复测量可以做两两分析---但分析不是重复测量值，而是干预因素水平间差别---所以干预因素要三个水平以上，不然它会出个警告，表示这部分**，因为你只有两个水平。具体方法和例子如图，例子见附件，大过年的码这么多字不容易，虽然不缺钱，图个彩头，收几个叮当吧
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四叶虫 双因素 和 重复测量双因素----不同在于后者能够把总误差 再细分为 分组误差 和时间 误差，这样根据annova分析的思想 和时间有关的---与时间误差去比较 ，和时间无关---和分组误差去比较---无形中误差被拆分成两部分，而annova分析的思想是 如果一个作用的效能要大大于误差，那它肯定就不再是误差了是作用（相反，如果和误差差不多，那我们认为做个作用也就是误差嘛）----这样是不是更容易得出阳性结果呢，当然---为什么它有这个优势，因为它对同一个标本测了四次有点类似于配对的意思，加大检验效能。（所以，啰嗦一句，如果对老鼠先后测4次血，每次测完都杀掉一批，那就不是前后测量，明白吗）。-----但是重复测量它就不自由了，顺序不能颠倒，所以要做个球形检验，至少保证这四次相关系数差不多。多因素重复测量可以做两两分析---但分析不是重复测量值，而是干预因素水平间差别---所以干预因素要三个水平以上，不然它会出个警告，表示这部分**，因为你只有两个水平。具体方法和例子如图，例子见附件，大过年的码这么多字不容易，虽然不缺钱，图个彩头，收几个叮当吧太感谢啦。您说的原理我需要好好消化一下。
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四叶虫 双因素 和 重复测量双因素----不同在于后者能够把总误差 再细分为 分组误差 和时间 误差，这样根据annova分析的思想 和时间有关的---与时间误差去比较 ，和时间无关---和分组误差去比较---无形中误差被拆分成两部分，而annova分析的思想是 如果一个作用的效能要大大于误差，那它肯定就不再是误差了是作用（相反，如果和误差差不多，那我们认为做个作用也就是误差嘛）----这样是不是更容易得出阳性结果呢，当然---为什么它有这个优势，因为它对同一个标本测了四次有点类似于配对的意思，加大检验效能。（所以，啰嗦一句，如果对老鼠先后测4次血，每次测完都杀掉一批，那就不是前后测量，明白吗）。-----但是重复测量它就不自由了，顺序不能颠倒，所以要做个球形检验，至少保证这四次相关系数差不多。多因素重复测量可以做两两分析---但分析不是重复测量值，而是干预因素水平间差别---所以干预因素要三个水平以上，不然它会出个警告，表示这部分**，因为你只有两个水平。具体方法和例子如图，例子见附件，大过年的码这么多字不容易，虽然不缺钱，图个彩头，收几个叮当吧 非常感谢呢，我已经明白了，析因分析是否也能两两比较。
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主题：【讨论】请问您做过实验室分析方法的验证吗？为什么要方法验证？怎样做方法验证？
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发表于： 22:21:38
请问您的实验室进行分析方法的验证吗？或您做过分析方法的验证吗？为什么要方法验证？怎样做方法验证？参考阅读：实验室分析方法的验证原来如此重要！（实验与分析原创）任何分析测试的目的都是为了获得稳定、可靠和准确的数据，分析方法验证也在其中起着极为重要的作用。方法验证的结果可以用于判断分析结果的质量、可靠性和一致性。这是所有分析质量管理体系不可分割的一部分，许多法规和质量管理标准也要求是暗示进行分析方法的验证。何时进行方法验证在下列情况下，要求对分析方法进行验证、证实或重新验证：1.首次用于常规检测前；2.转到另一个实验室时；3.采用《药典》及其它法定标准未收载的检验方法；4.法规规定的其他需要验证的检验方法。分析测量的目的是产生准确可靠的数据。只有方法验证是无法保证这一目标的实现，但是应当将其作为分析测量质量保证体系的一部分。图1揭示了影响数据质量的不同因素仪器确认意味着仪器有确定的技术指标、经过检测并证实其适用于需要验证的方法。接着，在经过确认的仪器上验证分析方法，证明其按预期要求运行。这个过程不依赖于任何特定的仪器。如果我们希望方法能在不同厂家的仪器上使用，也应使用那些仪器进行方法验证。法规和质量管理标准要求对分析实验室有影响的法规和质量管理标准都要求进行分析方法验证。有的法规中直接使用“验证”一词，并列出特定参数，也有的法规用这样的陈述暗示验证要求――“检测方法应适合于预期用途。”验证要求指南出自各类不同的机构，但验证目的都是为了获得有效的分析检测结果。这对于通过分析检测来确保产品质量和安全而言是非常重要的。图2. ICH、USP和ISO 17025中的方法验证参数。
23:04:36 Last edit by jimzhu
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验证内容八项准确度、精密度（包括重复性、中间精密度和重现性）、专属性、检测限、定量限、线性、范围和耐用性。一、准确度： 是指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度，一般以百分回收率表示。至少用9次测定结果进行评价。二、精密度： 是指在规定的条件下，同一个均匀样品，经过多次取样测定所得结果之间的接近程度。用偏差、标准偏差或相对标准偏差表示。1、重复性：相同条件下，一个分析人员测定所得结果的精密度称为重复性。至少9次。2、中间精密度： 一个实验室，不同时间不同分析人员用不同设备测定结果的精密度。3、重现性：不同实验室，不同分析人员测定结果的精密度。分析方法被法定标准采用应进行重现性试验。三、专属性：指在其他成分可能存在的情况下，采用的方法能准确测定出被测物的特性，用于复杂样品分析时相互干扰的程度。鉴别反应、杂质检查、含量测定方法，V应考察专属性。四、检测限：指试样中被测物能被检测出的最低量，无须定量。用百分数、ppm或ppb表示。五、定量限：指样品中被测物能被定量测定的最低量，测定结果应具一定的精密度和准确度。六、线性：系指在设计的范围内，测试结果与试样中被测物浓度直接呈正比关系的程度。七、范围：能达到一定的精密度、准确度和线性的条件下，测试方法适用的高低限浓度或量的区间。八、耐用性：指在一定的测定条件稍有变动时，测定结果不受影响的承受程度。
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方法验证的具体内容（一）准确度准确度系指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度，一般用回收率（%）表示。准确度应在规定的范围内测试。用于定量测定的分析方法均需做准确度验证。1.测定方法的准确度可用已知纯度的对照品做加样回收测定，即于已知被测成分含量的供试品中再精密加入一定量的已知纯度的被测成分对照品，依法测定。用实测值与供试品中含被测成分量之差，除以加入对照品量计算回收率。在加样回收试验中，应注意对照品的加入量与供试品中被测成分含有量之和必须在标准曲线线性范围之内；应注意加入对照品的时间（供试品预处理前）；对照品的加入量要适当，过小则引起较大的相对误差，过大则干扰成分相对减少，真实性差。2.数据要求在规定范围内，取同一浓度的供试品，用6个测定结果进行评价；或设计3个不同浓度，每个浓度分别制备3份供试品溶液进行测定，用9个测定结果进行评价，一般中间浓度加入量与所取供试品含量之比控制在1:1左右。应报告供试品取样量、供试品中含有量、对照品加入量、测定结果和回收率(％)计算值，以及回收率(％)的相对标准偏差（RSD％）或可信限。
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（二） 精密度精密度系指在规定的测试条件下，同一个均匀供试品，经多次取样测定所得结果之间的接近程度。精密度一般用偏差、标准偏差或相对标准偏差表示。用于定量测定的分析方法均应考察方法的精密度。精密度包括重复性、中间精密度和重现性。1.重复性 在相同操作条件下，由一个分析人员在较短的间隔时间内测定所得结果的精密度称为重复性。在规定范围内，取同一浓度的供试品，用6个测定结果进行评价；或设计3个不同浓度，每个浓度各分别制备3份供试品溶液进行测定，用9个测定结果进行评价。2.中间精密度在同一个实验室，不同时间由不同分析人员用不同设备测定结果之间的精密度，称为中间精密度。 为考察随机变动因素对精密度的影响，应进行中间精密度试验。变动因素为不同日期、不同分析人员、不同设备等。3.重现性在不同实验室由不同分析人员测定结果之间的精密度，称为重现性。当分析方法将被法定标准采用时，应进行重现性试验。例如，建立兽药典分析方法时应通过不同实验室的复核检验得出重现性结果，复核检验的目的、过程、重现性结果均应记载在起草说明中。应注意重现性试验用的样品本身的质量均匀性和贮存运输中的环境影响因素，以免影响重现性结果。4.数据要求 均应报告标准偏差、相对标准偏差或可信限。
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（三）专属性1.意义与要求专属性系指在其他成分可能存在下，采用的方法能正确测定出药材、饮片、药材提取物或制剂中被测成分的特性。鉴别、限量检查、含量测定等方法均应考察其专属性。如方法不够专属，应采用其他方法予以补充。2.鉴别试验鉴别应能与可能共存的物质或结构相似化合物区分。不含被测成分的供试品，以及结构相似或组分中的有关化合物，均不得干扰测定。显微鉴别、色谱及光谱鉴别等应附相应的代表性图像或图谱。3.含量测定和限量检查以不含被测成分的供试品(除去含待测成分药材或不含待测成分的模拟复方)试验说明方法的专属性。色谱法和其他分析方法，应附代表性图谱，并标明主成分在图中的位置，以空白对照（除去含待测成分药材或不含待测成分的模拟复方）试验说明方法的专属性。色谱法中的分离度应符合要求，必要时可采用二极管阵列检测和质谱检测，对色谱峰进行定性检查。（四）检测限检测限系指供试品中被测物能被检测出的最低量。确定检测限常用的方法如下。1.直观法用一系列已知浓度的供试品进行分析，试验出能被可靠地检测出的最低浓度或量。 可用于非仪器分析方法，也可用于仪器分析方法。2.信噪比法仅适用于能显示基线噪音的分析方法，即把已知低浓度供试品测出的信号与空白样品测出的信号进行比较，算出能被可靠地检测出的最低浓度或量。一般以信噪比为3∶1或2∶1时相应浓度或注入仪器的量确定检测限。3.数据要求应附测试图谱，说明测试过程和检测限结果。
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（五）定量限 定量限系指供试品中被测成分能被定量测定的最低量，其测定结果应具一定准确度和精密度。用于限量检查的定量测定的分析方法均应确定定量限。常用信噪比法确定定量限。一般以信噪比为10∶1时相应的浓度或注入仪器的量进行确定。（六）线性 线性系指在设计的范围内，测试结果与供试品中被测物浓度直接呈正比关系的程度。应在规定的范围内测定线性关系。可用一贮备液经精密稀释，或分别精密称样，制备一系列供试品的方法进行测定，至少制备5个浓度的供试品。以测得的响应信号作为被测物浓度的函数作图，观察是否呈线性，再用最小二乘法进行线性回归。必要时，响应信号可经数学转换，再进行线性回归计算。数据要求：应列出回归方程、相关系数和线性图。（七）范围范围系指能达到一定精密度、准确度和线性，测试方法适用的高低限浓度或量的区间。 范围应根据分析方法的具体应用和线性、准确度、精密度结果及要求确定。对于有毒的、具特殊功效或药理作用的成分，其范围应大于被限定含量的区间。溶出度或释放度中的溶出量测定，范围应为限度的±20%。
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（八）耐用性耐用性系指在测定条件有小的变动时，测定结果不受影响的承受程度，为使方法用于常规检验提供依据。开始研究分析方法时，就应考虑其耐用性。如果测试条件要求苛刻，则应在方法中写明。典型的变动因素有：被测溶液的稳定性，样品提取次数、时间等。液相色谱法中典型的变动因素有：流动相的组成比例或pH值，不同厂牌或不同批号的同类型色谱柱，柱温，流速及检测波长等。气相色谱法变动因素有：不同厂牌或批号的色谱柱、固定相，不同类型的担体，柱温，进样口和检测器温度等。薄层色谱的变动因素有：不同厂牌的薄层板，点样方式及薄层展开时温度及相对湿度的变化等。经试验，应说明小的变动能否通过设计的系统适用性试验，以确保方法有效。（九）系统适用性试验对一些仪器分析方法，在进行方法验证时，有必要将分析设备、电子仪器与实验操作、测试样品等一起当作完整的系统进行评估。系统适用性便是对整个系统进行评估的指标。系统适用性试验参数的设置需根据被验证方法类型而定。色谱方法对分析设备、电子仪器的依赖程度较高，因此所有色谱方法均应进行该指标验证，并将系统适用性作为分析方法的组成部分。具体验证参数和方法参考《中国兽药典》有关规定。
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方法再验证在某些情况下，如原药提取工艺改变、制剂处方或工艺改变、分析方法改变等，均有必要对分析方法再次进行全面或部分指标的验证，以保证分析方法可靠，这一过程称为方法再验证。再验证原则：根据改变的程度进行相应的再验证。当原药提取工艺或制剂工艺发生改变时，含量测定方法的专属性就需要再进行验证，以证明含量测定方法中发生的成分变化对主成份的测定无干扰。当制剂的处方组成改变、辅料变更时，可能会影响鉴别的专属性、溶出度和含量测定的准确度，因此需要进行辅料对鉴别、对含量测定影响的方法再验证。当质量标准中某一项目分析方法发生改变时，如采用高效液相色谱法测定含量时，检测波长发生改变，则需要重新提供检测限、专属性、准确度、精密度、线性等相应的方法学研究资料，证明修订后分析方法的合理性、可行性。验证报告和其他文件一旦方法开发并经过验证，即应形成验证报告。报告应包含足够的信息以使经验丰富的分析人员能够重复验证研究。验证报告通常应包含以下内容： 方法的目的和范围（适用性、类型）、方法简述、职责、 化合物类型和基质、 所有化学品、试剂、参考标准、QC样品及其纯度、级别、来源或制备的详细要求、 标准物质和化学品的质量检查程序安全预防措施、 从方法开发实验室转到常规分析的方法实施计划和程序从耐用性试验得到的重要参数、 如何进行实验的详细参数和条件，包括样品制备和方法参数统计程序和代表性计算公式 常规分析中的QC过程，如系统适用性试验 代表性图表，如色谱图、光谱图和包含原始数据的校正曲线方法的接受限度和性能数据预期的测量不确定度结果重新验证的判断准则 方法开发和验证人员的资质记录。小结在规范化或质量管理标准环境下运行的实验室推荐采用正式方法，诸如ISO或药典规定方法。例如，美国食品药品和化妆品法案要求FDA监管行业使用法定方法或证明其等效性。ISO/IEC 17025要求：“应优先使用以国际、区域或国家标准发布的方法。”这些方法已经得到验证，因此，许多分析人员错误地认为这类方法不需要在实验室中做任何进一步的验证、证实或试验即可投入使用。要知道，所有检测方法的适用性应在实际应用条件下得到证实。ISO/IEC 1.2中有类似的要求：“在引入检测或校准之前，实验室应证实能够正确地运用这些标准方法。如果标准方法发生了变化，应重新进行证实。（实验与分析编辑整理）
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有话要说，今天太晚，明天吧
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定量分析方法的方法学验证定量分析方法的方法学验证定量分析方法验证的目的是证明采用的含量测定方法适合于相应分析要求，在进行定量分析方法学研究或起草药品质量标准时，分析方法需经验证。验证内容有：线性、范围、准确度、精密度（包括重复性和重现性）、检测限、定量限和耐用性等。一，线性线性是指在设计的范围内，测试结果与试样中被测物质浓度直接呈正比关系的程度。应在规定的范围内测定线性关系。可用一贮备液经精密稀释，制备一系列供试品的方法进行测定，至少制备五份供试样品；以测得的响应信号对被测物浓度作图，观察是否呈线性，再用最小二乘法进行线性回归。必要时，响应信号可经数学转换，再进行线性回归计算。回归方程的相关系数( r )越接近于1，表明线性关系越好。
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二，范围 & 范围系指能达到一定精密度、准确度和线性，测试方法适用的高低限浓度或量的区间。 & 范围应根据分析方法的具体应用和线性、准确度、精密度结果及要求确定。对于有毒的、具特殊功效或药理作用的成分，其范围应大于被限定含量的区间。 三，精确度 & 准确度系指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度，一般用回收率 ( ％ ) 表示。准确度应在规定的范围内测试。用于定量测定的分析方法均需做准确度验证。1. 测定方法的准确度 & 可用已知纯度的对照品做加样回收率测定，即于已知被测成分含量的供试品中再精密加入一定量的已知纯度的被测成分对照品，依法测定。用实测值与供试品中含有量之差，除以加入对照品量计算回收率。 在加样回率收试验中须注意对照品的加入量与供试品中被测成分含有量之和必须在标准曲线线性范围之内；加入的对照品的量要适当，过小则引起较大的相对误差，过大则干扰成分相对减少，真实性差。 回收率 % = *100% 式中， A 为供试品所含被测成分量； B 为加入对照品量； C 为实测值。 2. 数据要求 & 在规定范围内，取同一浓度的供试品，用 6 个测定结果进行评价；或设计 3 个不同浓度，每个浓度各分别制备 3 份供试品溶液进行测定，用 9 个测定结果进行评价，一般中间浓度加入量与所取供试品含量之比控制在 l ∶ 1 左右，其他两个浓度分别约为供试品含量的 80% 和 120% 。应报告供试品取样量、供试品中含有量、对照品加入量、测定结果和回收率 ( ％ ) 计算值，以及回收率 ( ％ ) 的相对标准偏差 (RSD) 或可信限。}